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機器學習模型容易受到成員推斷攻擊，目的是推斷目標樣本是否屬于目標模型的訓練數據集。由于成員推理而引起的嚴重的隱私問題引發了對成員推理攻擊的多種防御，例如差分隱私和對抗性正則化。不幸的是，這些防御方法產生的機器學習模型的實用性低得令人無法接受，例如，分類準確性。我們提出了一種新的基于知識蒸餾的防御，稱為成員隱私蒸餾(DMP)，以對抗成員推理攻擊，這種攻擊比先前的防御更有效地保留了生成模型的效用。我們提供了一個新的準則來調整DMP中用于知識遷移的數據，以調整所得模型的效用和隱私之間的權衡。我們的評估清楚地展示了最先進的會員隱私-效用折衷。

//people.cs.umass.edu/~vshejwalkar/dmp_aaai_slides.pdf

本文探討了探討了額度對用戶風險的因果效應方法，通過前沿的雙重機器學習，克服了現有數據中的“幸存者偏差”問題，構造出能夠反映“策略——風險”因果關系的無偏估計量，促進風險管理與機器學習理論更深地結合，幫助信貸機構制定更科學的授信策略。

本文主要研究當貸款人的信貸決策發生變化時，借款人還款的預期差異。經典估計忽略了混雜效應，因此估計誤差很大。因此，我們提出了另一種構造估計量的方法，使誤差大大減少。通過理論分析和數值檢驗，證明了所提出的估計量是無偏的、一致的和魯棒的。此外，我們比較了經典估計量與提出估計量之間因果量的估計能力。通過各種模型(包括線性回歸模型、基于樹的模型和基于神經網絡的模型)，在不同的模擬數據集下進行比較，這些模擬數據集表現出不同的因果關系水平、不同的非線性程度和不同的分布特性。最重要的是，我們將我們的方法應用于一個大型觀察數據集，該數據集由一家從事電子商務和貸款業務的全球技術公司提供。我們發現，如果正確地解釋因果效應，估計誤差的相對減少是顯著的。

//www.zhuanzhi.ai/paper/c0d3c6dcd85a227cbbb05f13ffacf633

在自然語言處理和知識圖構造的信息提取中，三次提取是必不可少的任務。在本文中，我們將重新審視用于序列生成的端到端三重提取任務。由于生成三元組提取可能難以捕獲長期依賴關系并生成不忠實的三元組，因此我們引入了一種新穎的模型，即使用生成Transformer的對比三元組提取。具體來說，我們介紹了一個共享的Transformer模塊，用于基于編碼器-解碼器的生成。為了產生忠實的結果，我們提出了一種新穎的三重態對比訓練對象。此外，我們引入了兩種機制來進一步提高模型性能（即，批量動態注意遮罩和三級校準）。在三個數據集（即NYT，WebNLG和MIE）上的實驗結果表明，我們的方法比基線具有更好的性能。

//www.zhuanzhi.ai/paper/b8ed53721b7162af43614d558adb9c58

人工智能(AI)在決定我們日常體驗方面扮演著越來越重要的角色。人工智能的應用越來越多地不再局限于搜索和推薦系統，如網絡搜索、電影和產品推薦，但人工智能也被用于對個人、企業和社會至關重要的決策和流程。在招聘、借貸、刑事司法、醫療保健和教育等領域，基于web的人工智能解決方案對個人和專業的影響是深遠的。

在人工智能系統的開發和部署中，有許多因素發揮著作用，它們可能會表現出不同的、有時是有害的行為。例如，訓練數據往往來自社會和現實世界，因此它可能反映了社會對少數民族和弱勢群體的偏見和歧視。例如，少數族裔與多數族裔在類似行為上面臨更高的逮捕率，所以在沒有補償的情況下構建一個人工智能系統可能只會加劇這種偏見。

上述問題凸顯出需要監管、最佳實踐和實用工具，以幫助數據科學家和ML開發人員構建安全、隱私保護、透明、可解釋、公平和負責的人工智能系統，以避免可能對個人、企業和社會有害的意外后果和合規挑戰。

在這些原則中，模型的透明度和可解釋性是在需要可靠性和安全性的高風險領域(如醫療保健和自動化運輸)建立信任和采用人工智能系統的先決條件，以及具有重大經濟影響的關鍵工業應用(如預測性維護、自然資源勘探和氣候變化建模)。除了可解釋性，越來越多的利益相關者質疑他們的人工智能系統的公平性，因為有很多例子可以說明不考慮公平性的后果，從人臉識別對白人男性的效果明顯優于有色女性，到歧視特定群體的自動招聘系統。通過整合工具來確保模型的透明度和公平性，可以讓數據科學家、工程師和模型用戶更容易調試模型，并實現確保AI系統的公平性、可靠性和安全性等重要目標。

最后，人工智能產品通常由ML模型驅動，這些模型根據敏感用戶數據進行訓練。給定足夠的復雜性——無論是從參數的數量[例如。或者用戶級個性化——，該模型可以對用戶的私人信息進行編碼。此外，通常需要在ML生命周期的不同階段確保用戶隱私，并保護不同類型的不良行為者和威脅場景，需要隱私保護AI方法。

在本教程中，我們將概述負責任的人工智能，強調人工智能中模型的可解釋性、公平性和隱私性，關鍵的法規/法律，以及提供關于基于web的人工智能/ML系統的理解的技術/工具。然后，我們將關注可解釋性、公平評估/不公平緩解和隱私技術在行業中的應用，其中我們提出了有效使用這些技術的實際挑戰/指導方針，以及從部署幾個web規模的機器學習和數據挖掘應用模型中獲得的經驗教訓。我們將介紹不同公司的案例研究，包括搜索和推薦系統、招聘、銷售、借貸和欺詐檢測等應用領域。我們將強調，與負責任的人工智能相關的主題是社會技術的，也就是說，它們是社會和技術交叉的主題。潛在的挑戰不能由技術人員單獨解決;我們需要與所有關鍵的利益相關者一起工作——比如技術的客戶、受技術影響的人，以及具有道德和相關學科背景的人——并在設計這些系統時考慮他們的輸入。最后，基于我們在行業中的經驗，我們將為數據挖掘/機器學習社區確定開放的問題和研究方向。

//sites.google.com/view/ResponsibleAITutorial

聯邦學習機制以其獨有的隱私保護機制受到很多擁有高質量數據的客戶青睞。通過聯邦學習，能有效地打破數據孤島，使數據發揮更大的作用，實現多方客戶在保證隱私的情況下共贏。但與此同時，在實際應用中各個客戶的數據分布非常不一致，對模型的需求也不盡相同，這些在很大程度上制約了傳統聯邦學習方法的性能和應用范圍。為此, 在客戶數據分布不一致的情況下如何提高模型的魯棒性成為了當前學術界與工業界對聯邦學習算法優化的核心目標，希望通過聯邦學習得到的模型能滿足不同客戶的需求。

傳統的聯邦學習的目的是為了獲得一個全局共享的模型，供所有參與者使用。但當各個參與者數據分布不一致時，全局模型卻無法滿足每個聯邦學習參與者對性能的需求，有的參與者甚至無法獲得一個比僅采用本地數據訓練模型更優的模型。這大大降低了部分用戶參與聯邦學習的積極性。

為了解決上述問題，讓每個參與方都在聯邦學習過程中獲益，個性化聯邦學習在最近獲得了極大的關注。與傳統聯邦學習要求所有參與方最終使用同一個模型不同，個性化聯邦學習允許每個參與方生成適合自己數據分布的個性化模型。為了生成這樣的個性化的模型，常見的方法是通過對一個統一的全局模型在本地進行定制化。而這樣的方法仍然依賴一個高效可泛化的全局模型，然而這樣的模型在面對每個客戶擁有不同分布數據時經常是可遇而不可求的。

為此，華為云 EI 溫哥華大數據與人工智能實驗室自研了一套個性化聯邦學習框架 FedAMP。該框架使用獨特的自適應分組學習機制，讓擁有相似數據分布的客戶進行更多的合作，并對每個客戶的模型進行個性化定制，從而有效地處理普遍存在的數據分布不一致問題，并大幅度提高聯邦學習性能。

//www.zhuanzhi.ai/paper/61491429b7484d2c06987fe4163f273e

基于深度學習的半監督學習(SSL)算法在醫學圖像分割方面取得了很有前途的結果，并可以通過利用未標記的數據減輕醫生昂貴的標注。然而，現有文獻中的大多數SSL算法都傾向于通過干擾網絡和/或數據來規約模型訓練。考慮到多/雙任務學習涉及到具有固有的預測擾動的各個級別的信息，我們在這項工作中提出了一個問題:我們能夠顯式地構建任務級別的正則化，而不是隱式地構建用于SSL的網絡和/或數據級別的擾動和轉換嗎?為了回答這個問題，我們首次提出了一個新的雙任務一致性半監督框架。具體地說，我們使用一個雙任務深度網絡來聯合預測一個像素級分割圖和一個幾何感知的目標集表示。通過可微任務轉換層將水平集表示轉換為近似分割映射。同時，我們在水平集導出的分割圖和直接預測的分割圖之間引入了一種雙任務一致性正則化，用于標記和未標記數據。在兩個公共數據集上的大量實驗表明，我們的方法可以通過合并未標記數據極大地提高性能。同時，我們的框架優于最先進的半監督醫學圖像分割方法。代碼可以在//github.com/Luoxd1996/DTC找到。

多元序列學習的本質是如何提取數據中的相關性。這些數據集，如重癥監護病房的每小時醫療記錄和多頻語音時間序列，通常不僅在個別成分中表現出強烈的序列依賴性(“邊緣”記憶)，而且在橫剖面依賴性中也表現出不可忽略的記憶(“聯合”記憶)。由于聯合分布演化的多元復雜性是數據生成過程的基礎，我們采用數據驅動的方法，構建了一種新的循環網絡結構，稱為記憶門控循環網絡(mGRN)，門顯式地調節兩種不同類型的記憶:邊緣記憶和聯合記憶。通過對一系列公共數據集的綜合模擬研究和經驗實驗的結合，我們表明我們提出的mGRN架構始終優于針對多元時間序列的最先進架構。

//www.zhuanzhi.ai/paper/4236df35ff33a6911c4913ac13bb78e0

從異步視頻面試(AVI)中的自動語音識別(ASR)轉錄中，我們解決了基于文本特征自動為候選人的能力評分的任務。問題的關鍵在于如何構建問題與答案之間的依賴關系，并對每個問答(QA)對進行語義級交互。然而，目前AVI的研究大多集中在如何更好地表示問題和答案上，而忽視了它們之間的依賴信息和相互作用，而這是QA評估的關鍵。在這項工作中，我們提出了一種層次推理圖神經網絡(HRGNN)用于問答對的自動評估。具體來說，我們構建了一個句子級關系圖神經網絡來捕獲問題和答案之間的句子依賴信息。基于這些圖，我們采用語義級推理圖注意網絡對當前QA會話的交互狀態進行建模。最后，我們提出了一種門控遞歸單元編碼器來表示用于最終預測的時間問答對。在CHNAT(一個真實數據集)上進行的實證結果驗證了我們提出的模型顯著優于基于文本匹配的基準模型。消融研究和10個隨機種子的實驗結果也表明了我們模型的有效性和穩定性。

//www.zhuanzhi.ai/paper/5c766d478e8b7fae79e95f2a09e5bdd1

擁有良好醫學知識的人類醫生，只需與病人進行幾次有關癥狀的對話，就能診斷出疾病。相比之下，現有的以知識為基礎的對話系統往往需要大量對話實例來學習，因為它們無法捕捉不同疾病之間的相關性，忽視了它們之間共享的診斷經驗。為解決這一問題，我們提出了一種更自然、更實用的范式，即低資源的醫療對話生成，它可以將源疾病的診斷經驗轉移到有少量數據可供適應的目標疾病。它利用常識知識圖譜來表征先前的疾病癥狀關系。此外，我們還開發了一個圖演化元學習(GEML)框架，該框架通過學習進化常識圖譜來推理一種新疾病的疾病癥狀相關性，有效地緩解了大量對話的需求。更重要的是，通過動態演變的疾病癥狀圖，GEML還很好地解決了現實世界的挑戰，即每種疾病的疾病癥狀相關性可能隨著更多診斷病例而變化或演變。在CMDD數據集和我們新收集的Chunyu數據集上的大量實驗結果證明了我們的方法優于最先進的方法。此外，GEML還可以在線生成豐富的對話敏感的知識圖譜，對其他基于知識圖譜的任務有借鑒意義。

//www.zhuanzhi.ai/paper/e378691f4b084a18b1a0238815c63fb6

生成式對抗網絡(GANs)近年來取得了顯著的進展，但模型規模的不斷擴大使其難以在實際應用中廣泛應用。特別是對于實時任務，由于不同的計算能力，不同的設備需要不同大小的模型。在本文中，我們引入了“可瘦身”的GANs (slimmable GANs)，它可以在運行時靈活地切換生成器的寬度(層的通道)以適應各種質量和效率的權衡。具體地說，我們利用多個部分參數共享判別器來訓練“可瘦身”的生成器。為了促進不同寬度的生成器之間的一致性，我們提出了一種逐步替代蒸餾技術，鼓勵窄的生成器向寬的生成器學習。至于類條件生成，我們提出了一種可分割的條件批處理規范化，它將標簽信息合并到不同的寬度中。我們的方法通過大量的實驗和詳細的消融研究得到了定量和定性的驗證。

//arxiv.org/abs/2012.05660